城市交通拥堵严重制约其网络总体效率。开展检测交通拥堵点可有效识别网络瓶颈,以整治交通拥堵现象。对此,本文提出一种新的城市交通时空拥堵点检测的方法:即采用实时路况数据,通过定义时空关联,检测时空意义上长期性、规律性交通拥堵...城市交通拥堵严重制约其网络总体效率。开展检测交通拥堵点可有效识别网络瓶颈,以整治交通拥堵现象。对此,本文提出一种新的城市交通时空拥堵点检测的方法:即采用实时路况数据,通过定义时空关联,检测时空意义上长期性、规律性交通拥堵点。本文基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,以成都市为试验区,实现了这种拥堵点检测方法。试验表明,该方法可快速、有效、准确地检测出城市道路严重拥堵路段,并确定其拥堵时空范围,为交通管理、交通拥堵机理分析、交通拥堵预测等提供参考。展开更多
研究选取2012年至2018年四川省森林火灾信息,结合四川省行政区划图与地形图,研究了四川省森林火灾的时空分布。使用地理信息系统(geographic information system,GIS)空间分析技术分析了森林火灾在四川省境内的影响力。结合地形因子、...研究选取2012年至2018年四川省森林火灾信息,结合四川省行政区划图与地形图,研究了四川省森林火灾的时空分布。使用地理信息系统(geographic information system,GIS)空间分析技术分析了森林火灾在四川省境内的影响力。结合地形因子、人为因子、气象因子,利用层次分析(analytic hierarchy process,AHP)法对四川省森林火灾等级进行评价。这在一定程度上可以为四川省森林火灾的预防提供技术支持和科学依据。展开更多
文摘城市交通拥堵严重制约其网络总体效率。开展检测交通拥堵点可有效识别网络瓶颈,以整治交通拥堵现象。对此,本文提出一种新的城市交通时空拥堵点检测的方法:即采用实时路况数据,通过定义时空关联,检测时空意义上长期性、规律性交通拥堵点。本文基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,以成都市为试验区,实现了这种拥堵点检测方法。试验表明,该方法可快速、有效、准确地检测出城市道路严重拥堵路段,并确定其拥堵时空范围,为交通管理、交通拥堵机理分析、交通拥堵预测等提供参考。
文摘研究选取2012年至2018年四川省森林火灾信息,结合四川省行政区划图与地形图,研究了四川省森林火灾的时空分布。使用地理信息系统(geographic information system,GIS)空间分析技术分析了森林火灾在四川省境内的影响力。结合地形因子、人为因子、气象因子,利用层次分析(analytic hierarchy process,AHP)法对四川省森林火灾等级进行评价。这在一定程度上可以为四川省森林火灾的预防提供技术支持和科学依据。
